2019最新国家统计局数据，省市区镇（街道）五级，带code。
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VALUES('1','110000000000','北京市','110100000000','市辖区','110101000000','东城区','110101001000','东华门街道办事处','110101001001','多福巷社区居委会','111');

国家医保版ICD编码ICD9-CM3医保版数据.xlsxICD-9国临版与医保版v1.0对照库.xlsxICD-9团标版与医保版v1.0对照库.xlsxICD-10国标版与医保版v1.0对照库.xlsxICD-10国临版与医保版v1.0对照库.xlsxICD-10医保版数据（肿瘤形态学）.xlsxICD-10医保版数据.xlsx

最近几年，例如YAGO和DBpedia等大规模知识库发展有了很大的进步。
知识库提供了大量的不同种类的实体信息，如人、国家、河流、城市大学等等，同时知识库包含了大量的在实体（entity）间的关系既事实（fact）。
当今的知识库包含的数据量是巨大的通常有百万个实体和上亿个描述实体间关系的事实数据。
虽然目前的知识库存在大量的实体和事实数据，但是这样大规模的数据仍然不完整。
目前构建知识库的方法主要有两种，一种是从大量的文本中抽取事实但这种方法必然会带来大量的噪声数据，第二是人工扩展，但这样的方法对于时间的开销是极大的。
如果确保一个知识库是完整的则必须花费很大的努力来抽取大量的事实，并检查事实的正确性，因为只有正确的事实加入到知识库中才是有意义的。
同时知识库的本身由于有足够的信息可以推理出更多的新的事实。
例如有这样一个例子，一个知识库包含一组事实是孩子c有一个妈妈m，这样可以推理得出孩子妈妈的丈夫f很可能是孩子的父亲。
该逻辑规则形式化的描述如下：motherof(m,c)∧marriedTo(m,f)⟹fatherof(f,c)挖掘这种规则可帮助做一下四种事情：1、利用这种规则来推理出新的事实，而这些被挖掘出的新的事实可以使知识库更完整。
2、这些规则可以检测出知识库潜在的错误例如一个陈述是一个与一个男孩无关的人是这个男孩的父亲，这样的陈述很可能是错误的。
3、有很多推理工具依赖其他工具提供规则，所以这些被挖掘出来的规则可以用于推理。
4、这些规则描述一个普遍的规律，这些规律可以帮我我们理解分析知识库中的数据，如找到一些国家通常与说同一种语言的国家交易。
或结婚是一个对称关系，或使用同一个乐器的音乐家通常互相影响等等。
AMIE的目标是从RDF格式的知识库中挖掘如上所述的逻辑规则，在语义网（SemanticWeb）中存在大量的RDF知识库如YAGO、Freebase和DBpedia等。
这些知识库使用RDF三元组（S,P,O）提供二元关系（binaryrelation）的描述。
由于知识库一般只包含正例而（S,P,O）没有反例（S,¬P,O），所以RDF这样的知识库中仅能通过正例来推理。
进一步来说在RDF知识库上的操作是基于开放世界假设（OWA）的。
在开放世界假设下，一个事实没有在知识库中存在那么我们不能说这个事实是错误的，只能说这个陈述是未知的。
这与标准的数据库在封闭世界假设的设定有本质上的区别。
例如在知识库中没有包含marry(a,b)，在封闭世界假设中我们可以得出这个a没有和b结婚而在开放世界假设下我们只能说a可能结婚了也可能单身。
压缩包内包含AMIE可运行源代码与相应文档资料，欢迎下载参考

工业互联网标识二级节点（佛山）建设及应用的实践探索，主要内容包括：认识工业互联网标识解释体系、标识二级节点（佛山）的建设情况、标识体系实践探索的小结、标识二级节点（佛山）的发展规划，致力于推动工业互联网创新应用、大数据产业发展、新型智慧城市建设，构建区域大数据产业生态体系；
承担国家工业互联网标识体系二级节点（佛山）建设运营工作，推广标识体系服务现代制造业；
建设运营阿里云创新中心（佛山），与阿里云共同推进云计算、大数据、工业互联网等新兴服务业聚集发展，打造

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根据提供的文件信息，本文将对"Sae.J2012.2002"这一标准进行深入解析。
此文档名为“CFRSection(s):StandardsBody:eSAEJ2012:DiagnosticTroubleCodeDefinitions”，它由美国政府授权并具有法律约束力。
该文档规定了与汽车诊断故障代码（DiagnosticTroubleCodes,DTCs）相关的定义，适用于所有美国公民及居民，并且明确规定了不遵守规定的可能面临的刑事责任。
###SAEJ2012:2002标准概述####1.**背景介绍**-**发布机构**：SocietyofAutomotiveEngineers(SAE)国际汽车工程师学会。
-**标准名称**：eSAEJ2012:DiagnosticTroubleCodeDefinitions。
-**适用范围**：本标准适用于汽车行业的故障诊断系统，尤其是关于诊断故障代码（DTCs）的定义与解释。
-**法律地位**：根据美国联邦法规第40篇86部分第1806-04节(h)(1)(iii)的规定，该标准已被正式引用并具备法律约束力。
####2.**核心内容解析**-**目的**：本标准旨在为汽车行业的故障诊断提供统一的标准，确保不同制造商之间在诊断故障代码方面的兼容性和一致性。
-**主要组成部分**：-**诊断故障代码（DTCs）**：定义了一系列标准化的故障代码，这些代码用于识别车辆电子系统中的特定问题。
-**代码格式**：详细说明了如何构造DTCs以及每个字符代表的意义，确保不同制造商之间的互操作性。
-**代码含义**：对于每个DTC，都提供了详细的含义描述，包括可能的原因、故障定位和修复建议。
-**测试流程**：定义了一套测试流程，以确保车辆能够正确地生成和报告DTCs。
-**数据通信接口**：规定了数据通信接口的要求，以便通过OBD-II等接口读取和清除DTCs。
####3.**实施与合规性**-**实施要求**：所有在美国销售的新车必须遵循Sae.J2012.2002标准，确保其故障诊断系统的合规性。
-**监管机构**：环境保护署（EPA）负责监督本标准的执行情况，确保汽车制造商符合相关规定。
-**法律责任**：对于违反本标准的行为，依据美国联邦法规可能面临刑事处罚。
####4.**重要性分析**-**技术层面**：Sae.J2012.2002标准的实施促进了汽车行业内故障诊断技术的发展，提高了故障检测的准确性与效率。
-**市场层面**：统一的标准降低了车辆维护的成本，提升了消费者对汽车产品的信心。
-**环保层面**：通过对排放系统故障的及时诊断与修复，有助于减少有害物质排放，保护环境。
####5.**未来发展展望**-**技术进步**：随着汽车电子技术的不断发展，未来的Sae.J2012.2002标准可能会增加更多智能化的功能，如远程诊断支持等。
-**国际协调**：预计未来将进一步加强与其他国家或地区的标准协调，推动全球范围内故障诊断技术的标准化进程。
通过上述分析可以看出，Sae.J2012.2002标准不仅对汽车行业内部的技术规范有着重要的指导作用，同时也对保障公众安全、促进环境保护等方面产生了积极的影响。
随着技术的不断进步和社会需求的变化，这一标准将会不断完善和发展，为汽车行业的可持续发展提供强有力的支持。

PHP+MYSQL+Zend的系统要求。
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。